一般的な3ウェイマッチ

概要

一般的な3ウェイマッチ計算機は、異なる3つの活動からの数量および価値データを比較することで、あらゆるプロセスに対して3ウェイマッチの検証を行います。この強力なコンプライアンスツールは、予想と実際の数量や価値の不一致や差異を特定し、管理の失敗やエラー、潜在的な詐欺を検出するのに役立ちます。

主に買掛金プロセス（注文書、受払伝票、請求書の比較）で使用されますが、この計算機は3ウェイ検証が必要なあらゆるプロセスに対応可能な柔軟性を持っています。

主な用途

  • 購買から支払における3ウェイマッチの遵守検証（PO、Receipt、Invoice）
  • 注文数、受領数、請求数量が一致しないケースの特定
  • 価格エラーや詐欺を示唆する価値の不一致の検出
  • 組織のマッチングポリシーの遵守状況の監視
  • マッチング失敗のパターン分析（どのドキュメントに誤りがあるか）
  • 調達および支払プロセスにおける監査要件のサポート

設定

First Activity Name: 3ウェイ比較の最初の活動を選択します（例："Create Purchase Order" または "PO"）。計算機はこの活動名に該当するイベントからすべての数量および価値データを合算します。

Second Activity Name: 3ウェイ比較の2番目の活動を選択します（例："Goods Receipt" または "Receipt"）。通常、ここは実際の受領数量が記録される現物受領を表します。

Third Activity Name: 3ウェイ比較の3番目の活動を選択します（例："Invoice Received" または "Invoice"）。通常、これは最終請求額を含むベンダー請求書を表します。

Quantity Column Name: 3つの活動の比較に用いる数量データが入った列を選択します。数値フィールドである必要があります。計算機は各ケースの各活動内の数量値を合計します。

Value Column Name: 3つの活動の比較に用いる金銭的価値データが入った列を選択します。数値フィールドである必要があります。計算機は各ケースの各活動内の価値を合計します。

Value Threshold: 許容差を指定します（デフォルト：0）。0に設定された場合は、0.01を超える差異があれば不一致としてフラグが立てられます。パーセンテージ（例：0.01は1%）に設定すると、それを超える差異のみが不一致と見なされます。これは小さな丸め誤差や許容範囲を考慮します。

例

例1: 購買から支払までの3ウェイマッチ検証

シナリオ: あなたの組織では、注文書、受払伝票、請求書が許容範囲内で一致することが求められています。不一致のあるケースを特定し、どの文書に差異があるかを分類する必要があります。

設定:

  • First Activity Name: Create Purchase Order
  • Second Activity Name: Goods Receipt
  • Third Activity Name: Invoice Received
  • Quantity Column Name: Quantity
  • Value Column Name: Amount
  • Value Threshold: 0.02（2%の許容）

出力:

計算機は右上のドロップダウンからアクセス可能な4つの主要ビューを提供します：

  1. Value Summary（デフォルト）:

    • 価値不一致の集計統計を表示
    • 行は異なる不一致タイプを表す：
      • 「Activity Wrong 1」：POの価値が異なり、ReceiptとInvoiceが一致するケース
      • 「Activity Wrong 2」：Receiptの価値が異なり、POとInvoiceが一致するケース
      • 「Activity Wrong 3」：Invoiceの価値が異なり、POとReceiptが一致するケース
      • 「All Wrong」：どの2つの活動も価値が一致しないケース
    • 列はケース数、合計差額、各活動からの絶対値合計を表示
    • 任意の行をクリックすると、その不一致タイプの具体的なケースを詳細表示

  2. Quantity Summary:

    • Value Summaryと同様の構造だが、数量の不一致に関するもの
    • 注文数、受領数、請求数量が一致しないケースを識別
    • どの段階で数量の不一致が多いかを示す

  3. Value Details:

    • 価値不一致の個々のケースをリスト表示
    • 各活動の具体的な価値（PO金額、Receipt金額、Invoice金額）を表示
    • 計算された差異を表示
    • 差異の大きい順に並べ、優先調査を支援
    • ケース識別子をクリックすると、完全なケースタイムラインを参照可能

  4. Quantity Details:

    • 数量不一致の個々のケースをリスト表示
    • 各活動の具体的な数量を表示
    • 個別の問題ケースの調査を可能にする

洞察:

この分析から以下のような実用的な示唆が得られます：

  • 管理効果の評価: 「Activity Wrong 3」（Invoice）が多ければ、ベンダー請求の誤りが頻発している可能性があり、請求書検証の強化が必要。

  • プロセス品質: 「All Wrong」が多い場合、基本的なデータ入力やシステム連携に欠陥があり、システム的な問題が示唆される。

  • 詐欺検出: 「Value Details」ビューで大きな差異がある場合、ドキュメント間で不正な金額操作が行われているかもしれない。

  • 根本原因分析: どの活動が典型的に誤りを含むかを分析し、購買、受領、請求処理のいずれかの改善に注力できる。

  • 監査支援: 詳細なケースリストは、3ウェイマッチ違反があった具体的なケースの監査証跡を提供。

例2: 製造品質管理検証

シナリオ: 製造プロセスにおいて、生産指示、実際の生産量、および品質検査結果が数量や不良数について一致していることを検証する必要があります。

設定:

  • First Activity Name: Production Order Created
  • Second Activity Name: Production Completed
  • Third Activity Name: Quality Inspection
  • Quantity Column Name: Units
  • Value Column Name: DefectCount
  • Value Threshold: 0（差異ゼロ許容）

出力:

Quantity Summaryは以下を示します：

  • 発注数量と完了数量が一致しないケース（再作業や廃棄が発生）
  • 完了数量と検査数量が一致しないケース（検査漏れ）

Value Summaryは以下を示します：

  • 不良数が活動間でばらつくケース、データ品質の問題を示す

洞察:

  • 理由不明の数量差異のある生産バッチを特定
  • 不良数の一貫性の欠如により品質管理のギャップを浮き彫りに
  • 不完全な文書化をフラグ付けし、トレーサビリティ要件を支援
  • 品質や数量上の問題がある特定バッチの調査を可能に

出力

計算機はドロップダウンメニューから選択できる4つのビューを提供します：

Value Summary: 各種価値不一致の件数と合計を示す集計統計。マッチング遵守の全体像を提供。

Quantity Summary: 各種数量不一致の件数と合計を示す集計統計。数量または価値のどちらの問題が多いか把握に役立つ。

Value Details: 価値不一致の個別ケース詳細リスト。各活動の具体的な金額と計算差異を表示。差異の大きい順に並ぶ。

Quantity Details: 数量不一致の個別ケース詳細リスト。各活動の具体的な数量と計算差異を表示。ケースごとの調査を可能に。

すべてのビューはインタラクティブなフィルタリングおよびドリルダウン機能をサポート。集計行をクリックすると特定の不一致タイプで絞り込み、詳細ビューのケースIDをクリックすると完全なケースタイムラインが閲覧可能。

注意: 指定された3つの活動すべてを含むケースのみが分析に含まれます。いずれかの活動が欠けているケースは自動的に除外されます。

このドキュメントはmindzie Studioプロセスマイニングプラットフォームの一部です。